A method for evaluating resource potential and oil mobility in liquid-rich shale plays—An example from upper Devonian Duvernay formation of the Western Canada Sedimentary Basin
Notice bibliographique
Résumé
This paper discusses methods of assessing oil and gas resources and evaluating their mobility in shale reservoirs using programed pyrolysis data in conjunction with reservoir engineering parameters derived from production data. The hydrocarbon resource is calculated from the measured free hydrocarbon by programed pyrolysis with correction of evaporative loss that occurred during coring, storage and sample preparation. The correction takes account of the loss of light hydrocarbon fluids as a result of phase change during core retrieval to the surface and evaporative loss related to storage and sample preparation. Based on their response to ramping temperature during sample pyrolysis and thermal equilibrium behavior of distinct petroleum products at different thermal maturities, the estimated oil and gas resources are divided into three categories: non-movable, restricted, and movable to characterize the mobility of the petroleum fluids. The mobility classification is compared with oil compositional grouping based on evaporative kinetics of petroleum products in rock samples to examine their affinity. Pyrolysis analysis results from naturally matured samples and production data from different fluid zones in the Duvernay Shale resource play in Western Canada Sedimentary Basin (WCSB) were used to demonstrate the application of the proposed method. While the mobility of petroleum fluids increases with thermal maturation in general, the total movable resource reaches its maximum at the end of oil generation window, then declines as a result of massive loss due to hydrocarbon expulsion towards to gas window where liquids are thermally cracked to gaseous hydrocarbons. Compositional grouping based on evaporative kinetics does not show a complete accordance with mobility grouping, suggesting composition is only one of many factors affecting hydrocarbon fluid flow in shale reservoir. More studies are required to better understand the fundamentals of oil mobility in shale reservoir.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
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score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».